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保存预测模型而不保存原始数据集
是一种常见的做法,它有以下几个优势和应用场景:
优势:
节省存储空间:原始数据集通常会占据大量的存储空间,而预测模型通常只是一小部分数据的表示,因此只保存预测模型可以节省大量的存储空间。
保护数据隐私:原始数据集可能包含敏感信息,如个人身份信息或商业机密等。只保存预测模型可以减少数据泄露的风险,提高数据安全性。
提高数据处理效率:在实际应用中,预测模型的使用频率通常远高于原始数据集的访问频率。只保存预测模型可以减少数据读取和处理的时间,提高系统的响应速度。
应用场景:
机器学习模型部署:在机器学习领域,训练模型通常需要大量的原始数据集,但在实际应用中,只需要使用已经训练好的模型进行预测。因此,保存预测模型而不保存原始数据集可以减少存储开销。
移动应用开发:在移动应用开发中,通常需要使用预测模型进行数据分析和预测,而不需要保存原始数据集。只保存预测模型可以减少应用的安装包大小,提高用户下载和使用的便利性。
云端计算服务:云计算平台通常提供机器学习模型的训练和部署服务,用户可以将原始数据集上传到云端进行模型训练,然后只保存预测模型进行实时预测。这样可以节省用户的存储空间和计算资源。
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keras >加载保存的模型后始终保持相同的预测值
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不触发事件的Laravel保存模型
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1
回答
保存
预测
模型
而
不
保存
原始数据
集
r
、
save
我想
保存
我的
模型
以供外部复制。我使用下面的代码训练
模型
并
保存
它。bmi, data=discovery1, family=binomial(link="logit"))save(F10y, file = "F10y1.rda") 当我加载
模型
时,我还可以看到在其上构建数据的
原始数据
集
(本例中为discovery1)。由于隐私,我想
保存
模型
,但不能看到这个
原始
浏览 21
提问于2020-03-30
得票数 0
1
回答
用预训练分类
模型
预测
数据
classification
、
machine-learning-model
、
logistic-regression
、
preprocessing
、
beginner
我有预先训练的分类
模型
(
保存
为泡菜文件)来
预测
员工流失。我的问题是,当我使用新的数据
集
预测
使用Pickle文件时,我是否需要对新的测试数据
集
进行所有预处理步骤(如转换和编码),还是可以使用
原始数据
集
?
浏览 0
提问于2022-06-21
得票数 0
1
回答
使用Pickle文件
预测
数据
python
、
machine-learning
、
data-science
、
pickle
、
data-science-experience
我有预先建立机器学习
模型
(
保存
为泡菜文件)来
预测
分类。 我的问题是,当我使用新的数据
集
来
预测
使用Pickle文件,我需要做所有的预处理步骤(如转换和编码)到新的测试数据
集
,或者我可以使用
原始数据
集
。
浏览 2
提问于2022-06-21
得票数 0
2
回答
SPSS自动线性回归-运行最佳函数
function
、
formula
、
linear-regression
、
spss
我有一个具有目标和200+自变量的数据
集
,并运行了一个自动线性回归来确定可解释70-80%的方差的可
预测
因素。 我现在要做的就是对数据运行该函数,并查看每一行的
预测
值。有没有一种方法可以将回归公式应用于数据
集
?
浏览 3
提问于2015-10-22
得票数 0
2
回答
利用星火mlLib构建协同过滤推荐引擎
apache-spark
、
pyspark
、
collaborative-filtering
在输入文件中添加了一些数据之后,如何重新加载
模型
。我试图使用另一个函数重新加载
模型
,该函数试图
保存
模型
,但它将错误作为org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException。一种方法是侦听并行线程上的传入数据,使用model.save(sc, "target/tmp/<some target>")
保存
数据,然后在收到重要数据后重新加载
模型
。
浏览 2
提问于2016-03-01
得票数 1
1
回答
使用经过训练的ML
模型
作为服务进行
预测
的同时进行特征工程
python
、
machine-learning
、
flask
、
deployment
、
pickle
我正在尝试构建一个对回归问题进行
预测
的flask服务。我有构建
模型
所需的数据,该
模型
有大约20列。使用这些数据,我已经建立了一个很好的回归
模型
。但是在数据上训练
模型
,我做了很多特征工程,比如对数盒cox变换,一次热编码,由于高度多重共线性
而
丢弃了几列等,现在特征的数量是35。我在这35个特征上训练了
模型
,检查了性能,并使用pickle
保存
了
模型
。我在flask服务中加载了我的腌制
模型
。但是现在
模型
的
浏览 15
提问于2021-05-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何解决加载
模型
以获得新
预测
的问题?
python
、
tensorflow
、
keras
、
model
、
save
我训练了一个
模型
并将它
保存
为import os model.save(''),我想使用我的
模型
对新的测试
集
进行
预测
,所以我用model = tf.keras.models.load_model('')加载它它向我展示了在加载Keras
模型
时检测到Tf2.5之前
保存
的这个waring (WARNING:tensorflow:SavedModel。请确保使用model.save()或tf.keras.models.save_model
浏览 2
提问于2021-08-26
得票数 3
1
回答
如何使用经过训练的神经网络
模型
?
python
、
neural-network
、
keras
我不能理解如何使用已经训练好的神经网络
模型
。我在python上编程,我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络,
保存
模型
。我需要提前
预测
,比如说,10天。那么,从今天开始如何提前10天进行
预测
呢?
浏览 18
提问于2018-01-24
得票数 0
1
回答
将机器学习
预测
链接回
原始数据
集
scala
、
apache-spark
我正在使用一些机器学习算法对零售交易数据进行POC,并提出一个脱销分析的
预测
模型
。我的问题可能听起来很愚蠢,但如果你或其他人能回答我,我会非常感激。到目前为止,我已经能够获得一个数据
集
,并将特征转换为(标签点,特征向量) ==>训练ML
模型
,然后在==> DataSet上运行
模型
,然后==>获得
预测
结果。问题1: 由于我没有使用任何JAVA/Python/Scala语言的经验,因此我将在数据库中构建我的特性,并将该数据
保存
为CSV文
浏览 0
提问于2015-08-07
得票数 3
1
回答
如何在KnowledgeFlow中使用TimeSeriesForecasting?
weka
Weka Explorer提供了时间序列
预测
透视图,并且易于使用。如果我想
保存
包含
预测
的
原始数据
集
,该怎么办?
浏览 5
提问于2016-11-30
得票数 0
1
回答
如何在ML中
保存
特征工程
模型
machine-learning
、
pickle
、
joblib
在构建
模型
之后,我们
保存
模型
以进行实时
预测
。但是,如果没有特征工程,
保存
模型
将很简单,例如,我已经做了一些chisquare,Randomforest来获得一些对
模型
精度有贡献的特征。但当我
保存
此
模型
时,用于构建此
模型
的功能将与在训练
模型
期间传递的
原始数据
完全不同。 提前使用tnx。
浏览 0
提问于2019-12-19
得票数 0
1
回答
基于部分名称的变量选择
variables
、
syntax
、
macros
、
export-to-excel
、
spss
我正在尝试创建一个代码来执行对多个数据
集
的
预测
分析。我正在使用专家建模的过程。为了能够做到这一点,我将对我的数据
集
进行细分。问题是,它们是否可以在不显式写入整个变量名的情况下提取变量?TRANSLATE = "Predicted.sav" /KEEP Predicte
浏览 0
提问于2019-01-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
给定值的
预测
间隔不在SAS的数据集中
statistics
、
sas
、
prediction
我使用proc reg计算出了我的
预测
区间: model y = x / cli;下面是我对proc reg的输出 对于
浏览 3
提问于2021-11-19
得票数 1
1
回答
Tensorflow / Keras -使用ModelCheckpoint: save_best_only和EarlyStopping: restore_best_weights
machine-learning
、
neural-network
、
keras
、
tensorflow
、
early-stopping
ModelCheckpointrestore_best_weights:是否以监测量的最佳值从时代恢复
模型
权重。如果是假的,则使用训练的最后一步得到的
模型
浏览 0
提问于2023-02-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何对train_test_split从pandas.DataFrame创建的numpy数组中缺少的值进行推断?
pandas
、
cross-validation
、
scikit-learn
我正在使用sklearn和pandas.DataFrame处理大量NA值的数据
集
。对于基于dataFrame的列名的不同列,我实现了不同的估算策略。例如,NAs
预测
器'var1' I用0's计算,'var2'用平均值计算。 当我试图使用train_test_split交叉验证我的
模型
时,它会返回一个没有列名的nparray。我不会把丢失的值计算在
原始数据
集中,然后再故意分割,所以我会分别
保存
测试
集
和验证
集
。
浏览 0
提问于2014-08-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在spark中缓存随机森林
模型
apache-spark
、
machine-learning
、
random-forest
现在我有了大约100个随机森林多分类
模型
,我已经将它们
保存
在HDFS.There中--这些数据
集
也
保存
在HDFS中。我想用相应的model.If来
预测
数据
集
,
模型
和数据
集
都缓存在内存中,
预测
速度会快10倍以上。谢谢!
浏览 1
提问于2018-05-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在tensorflow 2.0中计算每个组的AUC
python
、
tensorflow
、
auc
我们有一个简单的数据
集
users U & of items I & binary outcomes Y。数据
集
很大(10万个用户,1000万个项目,15亿次交互),并按时间顺序排序。我们正在训练一些
模型
,比如说一个简单的MF
模型
,它给出了
预测
f(U, I) = Yhat。 当训练完成后,我们希望在曲线pér项下有一个面积。因此,我们希望有一个项目i到AUC的映射。真正起作用的是为每个项目
保存
另一个数据
集
并进行
预测
,
保存
浏览 107
提问于2021-07-08
得票数 2
1
回答
如何使用tensorflow
模型
检查点将tensorflow
模型
保存
为.h5格式?
tensorflow
、
deep-learning
、
python-3.5
我已经成功地使用python flask进行了训练、测试和
预测
。但为了每次进行
预测
,我必须再次使用检查点加载完整的
模型
。如果我
保存
模型
.h5格式,我不需要加载数据
集
来
预测
数据
集
。我不知道如何使用检查点将tensorflow
模型
保存
为.h5格式。如果有人知道如何做,请帮助我或转发给我任何链接,如果可能的话。 谢谢。
浏览 1
提问于2019-04-06
得票数 1
1
回答
在MXnet中使用自定义Iterator时,如何
预测
测试
集
的标签?
r
、
image-processing
、
deep-learning
、
mxnet
我有一个大数据
集
(大约20 2GB用于培训,2GB用于测试),我想使用MXnet和R。由于内存不足,我搜索迭代器来加载由自定义迭代器设置的培训和测试
集
,并找到了解决方案。现在,我可以使用本页上的代码对
模型
进行培训,但问题是,如果我使用
保存
迭代器读取测试
集
,如下所示: test.iter <- CustomCSVIter$new(iter = NULL, data.csv= "test.csv", data.shape = 480, batch.size = batch.size)
浏览 2
提问于2017-04-28
得票数 0
回答已采纳
4
回答
用
保存
的火花
模型
评价新数据
scala
、
apache-spark
、
apache-spark-mllib
我成功地构建了将数据转换为LibSVM文件的过程,并在Spark的MLlib包中对决策树
模型
进行了培训。MSE和学习树
模型
。,并让它
预测
标签?:0.0 7:0.0 8:0.0 9:0.0 10:0.0 11:0.0 12:0 13:0 14:0 15:6 16:7根据以下建议,我正在尝试使用
预测
函数如果我给它一个'0‘值,那么他们都返回为'0.0',所以似乎没有什么东西是正确的
预测
。
浏览 2
提问于2017-08-31
得票数 3
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